Text Amazon este un serviciu de învățare automată (ML) care extrage automat text, scris de mână și date din orice document sau imagine. AnalyzeDocument Signatures este o caracteristică din Amazon Text care oferă posibilitatea de a detecta automat semnăturile pe orice document. Acest lucru poate reduce nevoia de revizuire umană, cod personalizat sau experiență ML.
În această postare, discutăm despre beneficiile caracteristicii AnalyzeDocument Signatures și despre modul în care API-ul AnalyzeDocument Signatures ajută la detectarea semnăturilor în documente. De asemenea, parcurgem modul de utilizare a funcției prin consola Amazon Texttract și oferim exemple de cod pentru a utiliza API-ul și a procesa răspunsul cu biblioteca de analiză a răspunsurilor Amazon Texttract. În cele din urmă, împărtășim câteva bune practici pentru utilizarea acestei funcții.
Beneficiile caracteristicii Semnături
Clienții noștri din industriile asigurărilor, ipotecare, juridice și fiscale se confruntă cu provocarea de a procesa volume uriașe de documente pe hârtie, respectând în același timp cerințele de reglementare și de conformitate care necesită semnături în documente. Este posibil să fie necesar să vă asigurați că anumite formulare, cum ar fi cererile de împrumut sau revendicările transmise de clienții finali, conțin semnături înainte de a începe procesarea cererii. Pentru anumite fluxuri de lucru de procesare a documentelor, poate fi necesar să faceți un pas mai departe pentru a extrage și a compara semnăturile pentru verificare.
Din punct de vedere istoric, clienții direcționează în general documentele către un examinator uman pentru a detecta semnăturile. Utilizarea evaluatorilor umani pentru a detecta semnăturile tinde să necesite o cantitate semnificativă de timp și resurse. De asemenea, poate duce la ineficiențe în fluxul de lucru de procesare a documentelor, ceea ce duce la timpi mai mari de livrare și la o experiență slabă pentru utilizatorul final.
Caracteristica AnalyzeDocument Signatures vă permite să detectați automat semnăturile scrise de mână, semnăturile electronice și inițialele pe documente. Acest lucru vă poate ajuta să construiți o soluție scalabilă automatizată, cu o dependență mai mică de procesarea manuală costisitoare și consumatoare de timp. Nu numai că puteți utiliza această funcție pentru a verifica dacă documentul este semnat, dar puteți și valida dacă un anumit câmp din formular este semnat folosind detaliile locației semnăturilor detectate. De asemenea, puteți utiliza informații despre locație pentru a redacta informații de identificare personală (PII) dintr-un document.
Cum detectează AnalyzeDocument Signatures semnăturile în documente
API-ul AnalyzeDocument are patru tipuri de caracteristici: formulare, tabele, interogări și semnături. Când Amazon Texttract procesează documente, rezultatele sunt returnate într-o matrice de Bloca obiecte. Caracteristica Semnături poate fi utilizată singură sau în combinație cu alte tipuri de caracteristici. Când este utilizat singur, tipul de caracteristică Semnături oferă un răspuns JSON care include locația și scorurile de încredere ale semnăturilor detectate și textul brut (cuvinte și linii) din documente. Funcția Semnături, combinată cu alte tipuri de caracteristici, cum ar fi Formulare și Tabele, poate ajuta la obținerea de informații utile. În cazurile în care caracteristica este utilizată cu Formulare și Tabele, răspunsul arată semnătura ca parte a perechii valori-cheie sau a unei celule de tabel. De exemplu, răspunsul pentru formularul următor conține cheia ca Semnătura împrumutătorului iar valoarea ca Block
obiect.
Cum să utilizați funcția Semnături pe consola Amazon Texttract
Înainte de a începe cu API-ul și mostrele de cod, să revizuim consola Amazon Texttract. După ce încărcați documentul în consola Amazon Texttract, selectați Detectarea semnăturii în Configurați documentul secțiune și alegeți Aplicați configurația.
Următoarea captură de ecran arată un exemplu de talon de plată pe Semnături pentru API-ul Analyze Document de pe consola Amazon Texttract.
Caracteristica detectează și prezintă semnătura cu pagina corespunzătoare și scorul de încredere.
Exemple de cod
Puteți utiliza caracteristica Semnături pentru a detecta semnături pe diferite tipuri de documente, cum ar fi cecuri, formulare de cerere de împrumut, formulare de daune, talonoane de plată, documente ipotecare, extrase bancare, contracte de închiriere și contracte. În această secțiune, discutăm câteva dintre aceste documente și arătăm cum să invocați API-ul AnalyzeDocument cu parametrul Semnături pentru a detecta semnăturile.
Documentul de intrare poate fi fie într-un format de matrice de octeți, fie situat într-un Serviciul Amazon de stocare simplă (Amazon S3) găleată. Pentru documente într-un format de matrice de octeți, puteți trimite octeți de imagine unei operații API Amazon Texttract utilizând bytes
proprietate. Semnăturile ca tip de caracteristică sunt acceptate de API-ul AnalyzeDocument pentru procesarea sincronă a documentelor și StartDocumentAnalysis pentru procesarea asincronă a documentelor.
În exemplul următor, detectăm semnături pe o scrisoare de verificare a angajării.
Folosim următorul exemplu de cod Python:
Să analizăm răspunsul pe care îl primim de la API-ul AnalyzeDocument. Următorul răspuns a fost tăiat pentru a afișa numai părțile relevante. Răspunsul are un BlockType
of SIGNATURE
care arată scorul de încredere, ID-ul blocului și detaliile căsuței de delimitare:
Folosim următorul cod pentru a tipări ID-ul și locația într-un format tabelat:
Următoarea captură de ecran arată rezultatele noastre.
Mai multe detalii și codul complet sunt disponibile în caietul de pe site-ul GitHub repo.
Pentru documentele care au semnături lizibile în formate valori-cheie, putem folosi Analizor de răspuns al textului pentru a extrage doar câmpurile de semnătură căutând cheia și valoarea corespunzătoare acelor chei:
Codul precedent returnează următoarele rezultate:
Rețineți că pentru a transcrie semnăturile în acest fel, semnăturile trebuie să fie lizibile.
Cele mai bune practici pentru utilizarea funcției Semnături
Luați în considerare următoarele bune practici atunci când utilizați această funcție:
- Pentru răspunsuri în timp real, utilizați operația sincronă a API-ului AnalyzeDocument. Pentru cazurile de utilizare în care nu aveți nevoie de răspuns în timp real, cum ar fi procesarea în lot, vă sugerăm să utilizați operarea asincronă a API-ului.
- Caracteristica Semnături funcționează cel mai bine atunci când există până la trei semnături pe o pagină. Când există mai mult de trei semnături pe o pagină, cel mai bine este să împărțiți pagina în secțiuni și să alimentați fiecare dintre secțiuni separat la API.
- Utilizați scorurile de încredere furnizate împreună cu semnăturile detectate pentru a direcționa documentele spre examinare umană atunci când scorurile nu ating pragul cerut. Scorul de încredere nu este o măsură a acurateței, ci o estimare a încrederii modelului în predicția sa. Ar trebui să selectați un scor de încredere care are cel mai mult sens pentru cazul dvs. de utilizare.
Rezumat
În această postare, am oferit o prezentare generală a funcției Semnături a Amazon Texttract pentru a detecta automat semnăturile pe documente, cum ar fi talonele de plată, contractele de închiriere și contractele. AnalyzeDocument Signatures reduce nevoia de recenzori umani și vă ajută să reduceți costurile, să economisiți timp și să construiți soluții scalabile pentru procesarea documentelor.
Pentru a începe, conectați-vă la consola Amazon Texttract pentru a încerca funcția. Pentru a afla mai multe despre capabilitățile Amazon Texttract, consultați Text Amazon, Ghidul dezvoltatorului Amazon Texttract, Sau Resurse de text.
Despre Autori
Maran Chandrasekaran este arhitect senior de soluții la Amazon Web Services, lucrând cu clienții noștri întreprinderi. În afara serviciului, îi place să călătorească și să meargă cu motocicleta în Texas Hill Country.
Shibin Michaelraj este manager de produs senior cu echipa AWS Text. El se concentrează pe construirea de produse bazate pe AI/ML pentru clienții AWS.
Suprakash Dutta este arhitect senior de soluții la Amazon Web Services. El se concentrează pe strategia de transformare digitală, modernizarea și migrarea aplicațiilor, analiza datelor și învățarea automată. El face parte din comunitatea AI/ML de la AWS și proiectează soluții inteligente de procesare a documentelor.
- Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
- Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
- Sursa: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/detect-signatures-on-documents-or-images-using-the-signatures-feature-in-amazon-textract/
- 100
- a
- capacitate
- Despre Noi
- precizie
- După
- acorduri
- AI / ML
- permite
- Amazon
- Text Amazon
- Amazon Web Services
- sumă
- Google Analytics
- analiza
- și
- api
- aplicație
- aplicatii
- Mulțime
- Automata
- în mod automat
- disponibil
- AWS
- Bancă
- înainte
- Beneficiile
- CEL MAI BUN
- Cele mai bune practici
- Bloca
- Blocuri
- Cutie
- construi
- Clădire
- apel
- capacități
- caz
- cazuri
- sigur
- contesta
- Verificări
- Alege
- creanțe
- client
- clientii
- cod
- combinaţie
- combinate
- comunitate
- comparaţie
- Completă
- conformitate
- încredere
- Consoleze
- conține
- contracte
- Corespunzător
- Cheltuieli
- ţară
- personalizat
- clienţii care
- de date
- Analiza datelor
- modele
- detalii
- detectat
- Detectare
- Dezvoltator
- diferit
- digital
- Transformarea digitală
- discuta
- document
- documente
- Dont
- fiecare
- oricare
- Electronic
- ocuparea forţei de muncă
- asigura
- Afacere
- clienții întreprinderii
- estima
- Eter (ETH)
- exemplu
- exemple
- experienţă
- extrage
- extracte
- Față
- Caracteristică
- camp
- Domenii
- concentrat
- se concentrează
- următor
- formă
- format
- formulare
- din
- mai mult
- în general
- geometrie
- obține
- Go
- Grilă
- înălțime
- ajutor
- ajută
- Cum
- Cum Pentru a
- HTML
- HTTPS
- mare
- uman
- imagine
- imagini
- import
- in
- include
- industrii
- informații
- intrare
- perspective
- asigurare
- Inteligent
- Procesarea inteligentă a documentelor
- IT
- în sine
- JSON
- Cheie
- chei
- conduce
- AFLAȚI
- învăţare
- Legal
- creditor
- scrisoare
- Bibliotecă
- linii
- împrumut
- local
- situat
- locaţie
- mai lung
- maşină
- masina de învățare
- FACE
- manager
- manual
- măsura
- Întâlni
- migrațiune
- ML
- modernizare
- mai mult
- Ipotecare
- cele mai multe
- motocicletă
- Nevoie
- caiet
- obiect
- obiecte
- promoții
- operaţie
- comandă
- Altele
- exterior
- Prezentare generală
- pe bază de hârtie
- parametru
- parte
- special
- piese
- Care trece
- Personal
- PII
- Plato
- Informații despre date Platon
- PlatoData
- Poligon
- sărac
- Post
- practicile
- prezicere
- cadouri
- proces
- procese
- prelucrare
- Produs
- manager de produs
- Produse
- proprietate
- furniza
- prevăzut
- furnizează
- Piton
- Crud
- real
- în timp real
- reduce
- reduce
- autoritățile de reglementare
- încredere
- necesita
- necesar
- Cerinţe
- Resurse
- răspuns
- rezultând
- REZULTATE
- Returnează
- revizuiască
- Richard
- Călări
- Traseul
- Economisiți
- scalabil
- Caută
- căutare
- Secțiune
- secțiuni
- senior
- sens
- separat
- serviciu
- Servicii
- Distribuie
- să
- Arăta
- Emisiuni
- Semnături
- semnat
- semnificativ
- simplu
- soluţie
- soluţii
- unele
- specific
- împărţi
- Începe
- început
- Declarații
- Pas
- depozitare
- Strategie
- prezenta
- prezentat
- astfel de
- Suportat
- tabel
- impozit
- echipă
- Texas
- Blocul
- trei
- prag
- Prin
- timp
- consumă timp
- ori
- la
- top
- Transformare
- Strategia de transformare
- călătorie
- TRP
- Tipuri
- utilizare
- carcasa de utilizare
- VALIDA
- valoare
- Verificare
- verifica
- volume
- web
- servicii web
- dacă
- în timp ce
- în
- cuvinte
- Apartamente
- flux de lucru
- fluxuri de lucru
- de lucru
- fabrică
- X
- Ta
- zephyrnet